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      Nano Banana Pro神級入口:Lovart

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      最近我一直在思考Nano Banana Pro究竟意味著什么,它的本質是什么,思緒一下飄到一個月前馬斯克的一句話,馬斯克原話:

      Long-term, >99% of input and output for AI models will be photons. Nothing else scales.(從長遠來看,人工智能模型超過 99% 的輸入和輸出都將是光子。其他任何媒介都無法大規模擴展)


      Nano Banana Pro我第一次感覺到老馬的這句話可能真的有點道理,你看到的那些所謂生成圖像,本質上根本不是圖像,那是 AI 在重新排布光子,是讓光服從人類的意志

      也就是現在我們真的可以開始將任何想法可視化,并設計任何內容

      這是一個轉折點

      回歸到現實世界,就只有一個問題了:

      我們如何把這種前所未有的控制力,文本渲染和增強的世界知識轉化為工作室品質的設計?制作設計精美的圖表、ppt、廣告創意、網站創意等等,從而構建一套生產力工具

      答案可能就是一款頂級的設計Agent,答案可能就在Lovart

      這兩天我一直在 Lovart中測試nano banana pro

      我測試了7個case,其中PPT體驗真的已經到了next level了,感興趣接著往下看,相信一定可以震撼到你

      入口在這里:

      https://lovart.ai

      廢話不多說,直接看我的測試結果:


      Case 1:攻克中文亂碼頑疾(牛刀小試)

      測試點: 官方宣稱的準確且易讀的多語言文本

      場景: 商業海報直出

      以前的 AI,畫圖很強,但一寫字就變鬼畫符

      實測: 在 Lovart 對話框直接 @NanoBananaPro,要求生成一張“賽博朋克風格的海報,畫面中心是一杯拿鐵,寫著中文‘早安咖啡’


      這不僅僅是字寫對了,而是字體設計對了。它理解了賽博朋克的霓虹感,把漢字完美融入了光影中。不用后期 PS 貼字,這是真正的原生生成

      Case 2:挑戰 12 頁菜單的恐怖一致性

      測試點: 極繁風格下的頁面連續性

      場景: 模擬一本 12 頁、信息量巨大的咖啡菜單冊

      這是設計師最頭疼的場景:畫一張圖容易,畫一套圖難

      實測: 在 Lovart 無邊畫布上,我利用 Nano Banana Pro 連續生成了封面、品牌頁、豆子地圖、甜點頁等 12 個頁面

      提示詞:


      生成每一頁時,請務必先輸入這段話,它是保持整本畫冊風格一致的基礎,注意畫冊語言以中文為主,每一頁都必須以中文語言為主極繁主義平面設計,扁平矢量插畫風格,錯綜復雜的細節,高信息密度,復古現代風咖啡店品牌手冊,統一的色調:奶油色、烘焙豆棕色和鼠尾草綠。專業排版,線條清晰,高質量印刷設計,4K分辨率 --ar 3:4(例如生成封面時,輸入框里是:母提示詞 + 空格 + 封面的描述)


      第 1 頁:封面 封面設計,畫面中心是一個巨大的冒著熱氣的咖啡杯插畫,帶有復雜的拉花藝術,粗體標題文字“每日煮意”,帶有咖啡葉和漿果的裝飾性植物邊框,優雅且引人入勝的構圖。
      第 2 頁:品牌故事 內頁排版,標題“品牌故事”,插畫描繪了一個溫馨的咖啡店店面,顧客坐在外面,兩欄占位文字描述歷史,溫暖歡迎的氛圍。
      第 3 頁:豆子地圖 信息圖表頁,標題“豆子地圖 ”,風格化的世界地圖展示咖啡產地(埃塞俄比亞、哥倫比亞、巴西),虛線將國家連接到咖啡豆,信息圖風格,海拔和風味輪廓的可視化數據展示。
      第 4 頁:烘焙工藝 技術插畫頁,標題“烘焙工藝 ”,咖啡烘焙過程的分步圖解,老式咖啡烘焙機的插畫,咖啡豆從綠色變成棕色的顏色漸變,機械細節
      第 5 頁:意式菜單 菜單列表布局,標題“意式菜單 ”,整齊的價格文本欄,文本旁邊有濃縮咖啡、瑪奇朵和卡布奇諾的極簡小圖標,結構清晰可讀的排版。
      第 6 頁:手沖指南 沖煮指南頁,標題“手沖指南 ”, 手沖壺、V60濾杯和法壓壺的詳細插畫,帶有水滴和蒸汽的分步沖煮說明,實驗室氛圍
      第 7 頁:特調飲品 創意菜單頁,標題“特調飲品”,色彩豐富的特調飲品插畫,配有鮮奶油和配料,節日裝飾,姜餅和肉桂棒元素。
      第 8 頁:冷萃系列 冰咖啡菜單,標題“冷萃系列”, 冷萃塔和裝有冰塊的玻璃杯插畫,冷凝水珠細節,清爽的氛圍,液體飛濺,藍色和棕色的對比
      第 9 頁:烘焙甜點 食品菜單頁,標題“烘焙甜點”,各種糕點的網格布局,牛角包、松餅和肉桂卷的插畫,帶有價格標簽的分散布局,碎屑細節,美味誘人
      第 10 頁:輕食簡餐 咸味食品菜單,標題“輕食簡餐 ”,牛油果吐司、貝果和三明治的俯視插畫,擺盤展示配有餐具,新鮮食材如番茄和生菜的細節
      第 11 頁:周邊商品 零售目錄頁,標題“周邊商品”,貨架上品牌咖啡豆袋的插畫,帶有Logo的陶瓷馬克杯、帆布袋和待售的沖煮設備,整齊的貨架布局
      第 12 頁:封底 封底設計,巨大的“SEE YOU SOON”排版字樣,底部有社交媒體圖標、地址和聯系信息,咖啡豆和葉子的重復圖案作為背景紋理

      結果:


      它可以說是“強迫癥級”的一致性。從第 1 頁到第 12 頁,圖形語言、色彩系統、甚至插畫里線條的粗細,都保持了極高的穩定性。插畫里的杯子、豆子、地圖結構,沒有任何“幻覺”形變。這證明了模型在高復雜度任務下強大的上下文保持能力

      實測揭秘:

      為了測試 Nano Banana Pro 的極限,我設計了一套通用的“母提示詞”來鎖定極繁主義風格和色板,然后僅通過修改畫面主體的描述,連續生成了 12 個頁面

      結果如你所見,模型像是一個訓練有素的排版設計師,它記住了我的色卡(奶油色+鼠尾草綠),記住了線條的筆觸。這種在長序列生成中不崩壞的能力,是它區別于普通模型的最大特征

      下面這個視頻是我在Lovart操作過程,看到一張一張生成的圖片出現在無限畫布上,簡直太爽了:

      Case 3:Touch Edit —— 指哪改哪

      測試點: Lovart 獨家功能 Touch Edit(智能觸控)

      場景: 局部精準修改

      這就是為什么我說 Lovart 是 Nano Banana Pro 的最佳載體。以前改圖靠蒙版涂抹,現在靠感知

      實測:

      提示詞:一張真實照片,溫暖的午后客廳,陽光灑在地板上,一只橘色的貓咪正坐在米白色的沙發上,畫質清晰,4k分辨率


      生成后按住 Cmd+Click (Mac) 或 Ctrl+Click (Win) 點擊畫面中的一只貓(或者在左側選擇 Mark 模式)


      Lovart 的 Agent 瞬間識別并定位了“這只貓”(它知道這是貓,不是一堆像素)

      修改指令:把它換成一只穿著宇航服的白色貓咪,賽博朋克風格,面罩要有反光

      結果:


      它不是摳圖貼圖,而是理解了整個畫面的全局上下文(光影、透視、遮擋關系)。貓變了,但它完美地坐在了原來的位置,陰影也隨之改變。從“賭運氣”變成“下指令”,這才是 Agent 該有的交互

      我在Lovart 操作視頻:

      Case 4:參考圖的“靈感大亂燉”

      測試點: 多模態融合能力

      場景: 品牌視覺探索

      Nano Banana Pro 支持混合最多 14 張圖片,而 Lovart 的 Touch Edit 讓這件事變得極度絲滑

      實測: 我把4張不同來源的參考圖全部拖進畫布


      操作: 利用 Touch Edit 的多選功能,告訴 Agent:把第一張圖馬斯克的臉融合進第二張圖鋼鐵俠頭盔,再把它變為第三圖的毛絨玩具風格,最后把圖放在第四張圖的環境


      結果: 博采眾家之長。模型真的聽懂了我想借用每一張圖的哪個部分,徹底解決了參考圖只能擺著看的難題

      我在Lovart 操作視頻:

      Case 5:比NotebookLM 更為強大的生產級PPT生成能力

      測試點: 富文本排版

      場景: 我的需求是把學術論文通過強大的圖像模型生成ppt,ppt風格最好兼具蘋果的設計風格和專業學術水準

      NotebookLM 已經驗證了 Nano Banana Pro 做 PPT 的能力,Lovart 則把這個體驗做到了極致

      我的操作是這樣的:

      1.我先把學術論文《Attention Is All You Need》丟給丟個gemini 3 pro ,讓它根據我的需求(這個需求你可以根據自己工作學術等來定義),根據需求設計一套專門針對學術論文轉化為ppt的提示詞,注意ppt內容語言要以中文為主

      2.實測: 提示詞生成好以后,在Lovart中生成

      提示詞

      注意: 生成每一頁時,請務必先輸入這段話。蘋果發布會 Keynote 風格設計,極簡主義學術演示文稿,Bento Grid(便當盒)網格布局,圓角矩形卡片,大量留白,高級灰與純白背景。專業的中文排版,無襯線字體(San Francisco風格),高清晰度,數據可視化,嚴謹、現代、科技感,4K分辨率 --ar 16:9具體頁面提示詞 (Specific Slide Prompts)(請將以下內容拼接到上面的“核心風格母提示詞”后面)
      1. 封面頁:奠基之作 (Title Slide)學術匯報封面設計。畫面正中央是加粗的黑色中文大標題“Attention Is All You Need”,下方副標題“Transformer:拋棄循環與卷積的全新架構”。底部注明作者機構:“Google Brain & Google Research”。背景右側有一個極簡的、半透明玻璃質感的抽象神經網絡節點連接圖,象征“Self-Attention”機制。整體干凈、高端。
      2. 研究背景:序列模型的痛點 (Background)研究背景頁,左右對比布局。左側標題“傳統模型的局限性”,列出要點:“RNN/CNN 難以并行計算”、“長距離依賴學習困難”。右側是一個可視化的時間軸圖表,展示傳統 RNN 串行處理的緩慢過程(用灰色方塊表示),對比 Transformer 的并行處理(用彩色高亮方塊表示)。設計風格參考 Apple 官網的技術對比圖。
      3. 核心架構:Transformer 模型 (The Architecture)模型架構頁,Figure 1 的現代化重繪。畫面中心是 Transformer 模型的結構圖,左邊是 Encoder,右邊是 Decoder。去除復雜的線條,改用圓角矩形色塊表示層級(Multi-Head Attention, Feed Forward)。配色采用 Apple 的系統色(淺藍、淺紅、淺黃),背景純白,連線平滑。左上角標題“Transformer 整體架構:基于注意力機制”。(注:如果生成的架構圖細節不對,可用 Lovart 的 Touch Edit 局部修正,或僅作為背景,后期貼入原圖)
      4. 關鍵機制:多頭注意力 (Multi-Head Attention)技術原理解析頁。Bento Grid 布局。左側大卡片展示“Scaled Dot-Product Attention”的數學原理示意圖(Q, K, V 三個向量匯聚)。右側兩個小卡片,上方展示“Multi-Head”并行處理的概念圖,下方文字說明“并行捕捉不同子空間的特征”。風格極簡,矢量插畫風格。
      5. 為什么選 Self-Attention? (Why Self-Attention)對比分析頁。深色模式背景。屏幕分為三列,對比“Self-Attention”、“Recurrent”、“Convolutional”三種層。每一列下方有兩個數據條:1. 計算復雜度(Complexity),2. 并行化能力(Parallelization)。用高亮的綠色數據條突出 Self-Attention 在并行化上的絕對優勢。
      6. 實驗結果:SOTA 表現 (Results)實驗數據頁。畫面主體是一個極簡的柱狀圖,對比 BLEU 分數。橫軸是不同模型(ByteNet, GNMT, Transformer),Transformer 的柱子最高,用獨特的漸變色(紫色到藍色)高亮顯示,并標注數字“28.4 (EN-DE)”和“41.8 (EN-FR)”。左側文字說明:“訓練成本降低,效果顯著提升”。
      7. 結論與影響 (Conclusion)總結頁。極簡設計,畫面中心是一句有力的中文總結:“Transformer 開啟了 NLP 的新時代”。背景有淡淡的網狀連接線,象征萬物互聯。下方小字:“不僅適用于翻譯,更具備強大的通用泛化能力”。氛圍充滿未來感和啟發性。

      生成ppt,簡直嘆為觀止,我直接跪了,大家請欣賞:








      其中有一頁ppt的風格和其他不一樣,這時候可以直接在Lovart中點擊這一頁ppt,重新生成


      我在Lovart中操作過程:

      Case 6:”炸開圖片“!Layered Image Editing(圖層分離),ppt修改不再難

      測試點: Lovart 獨家“Edit Element”功能

      場景: 客戶要求改字、挪位置

      這是 Lovart 剛剛上線的黑科技,直接對標 Adobe

      實測: 對著生成好的圖片使用“Edit Element”


      我們以上面ppt修改為例,點擊編輯元素,就可以生成一個一模一樣的圖層分離的頁面,這時候你就可以在上面進行修改了,看我在Lovart的操作:

      結果: 圖片被“炸開”了!背景是一個圖層,人物是一個圖層,文字是一個圖層。我可以像在 PS 里一樣,直接把文字層的內容改掉,或者把人物挪個位置。可控性遠超“重新生成”,這是從位圖到工程文件的質變

      我在case5和case6中的演示只是一部分,你可以結合Lovart中的Touch Edit,靈感大亂燉,圖層分離,Agent的重新生成,開始真正的制作專業的生產級的ppt了,反正我在體驗探索的過程中被驚得目瞪狗呆了

      Case 7:視頻生成

      測試點: 聯動視頻模型(Veo3.1)

      場景: 制作電影感視頻短片

      實測: 利用 Nano Banana Pro 的相機控制功能(調整景深、光線),生成一張 4K 分辨率構圖嚴謹的底圖。然后將這張圖作為 Image Prompt 投喂給視頻模型

      提示詞:


      電影劇照,史詩級廣角鏡頭。未來的東京街頭,暴雨夜。鏡頭低角度仰拍,聚焦在一位穿著透明雨衣的機械藝伎背影上,她正走向遠處巨大的全息廣告牌。極其逼真的物理渲染:濕潤瀝青路面上的霓虹燈倒影清晰可見,紅藍色的體積光穿透雨絲(丁達爾效應)。相機參數:IMAX 65mm 膠片質感,f/1.8 大光圈,淺景深(背景虛化),焦平面清晰聚焦在人物雨衣的水珠上。4K 分辨率,超高清細節。 --ar 16:9

      生成照片:未來東京雨夜機械藝伎


      根據這張照片直接在Lovart @ Veo3.1就可以生成視頻了,視頻如下:

      這里我只是做一個簡單演示,主要目的就是告訴你,你可以在Lovart中同時使用頂級圖像模型和視頻模型

      Lovart太有格局了(太有錢了),這幾天正在狂送福利!

      活動時間:11月21日 – 11月30日

      只要在這 10 天內訂閱 Basic 及以上會員:

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      全家桶同享: 除了 Nano Banana Pro,Midjourney v7、Seedream 4、NB1 也全部同步加入 365 天 0 積分全家桶

      傳送門:

      https://lovart.ai

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